本發(fā)明涉及城市快速公交(BRT)乘客出行效益的
技術(shù)領(lǐng)域：
，尤其涉及一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法。
背景技術(shù)：
：目前在國內(nèi)城市快速公交系統(tǒng)的運(yùn)營和管理中，乘客的出行效益越來越受到大家的關(guān)注。目前BRT站臺設(shè)置有車輛信息平臺等信息設(shè)備以傳遞相關(guān)的車輛信息，如到站時間等，但乘客仍缺乏相應(yīng)的優(yōu)化引導(dǎo)，尤其是在通道內(nèi)到達(dá)車輛相對較多，可搭乘車輛較多，且前后車間隔較短時，乘客往往憑借以往搭乘經(jīng)驗(yàn)選擇乘車線路，即按照自己目的站點(diǎn)選擇線路，在可達(dá)線路中選擇先到站的線路車輛搭乘，忽略了線路狀況等，而在有多條線路到達(dá)時間相近時，并沒有選擇使得自己乘車效益最大化的線路，降低了乘客出行效益與BRT公交系統(tǒng)的吸引力。BRT作為新興的公共交通方式，以其高效的運(yùn)營效率受到了眾多乘客的青睞，針對現(xiàn)狀問題，通過合理的方法對公交系統(tǒng)的的客流量進(jìn)行均衡分配，提升乘客出行效益成為了未來發(fā)展的重心。目前關(guān)于均衡配流問題，國內(nèi)外研究成果較多，主要表現(xiàn)如下：Kim在Wardrop用戶均衡原則下，研究了完全信息對道路交通網(wǎng)絡(luò)配流的影響，認(rèn)為完全信息對公交系統(tǒng)中乘客出行選擇線路影響較大；Decea和Femande考慮了車輛物流容量因素，建立了公交系統(tǒng)的均衡模型，實(shí)現(xiàn)對在站客流的均衡分配；在影響乘客成本因素中，Huang，LamHK等研究了車內(nèi)擁擠對乘客的影響，建立了反應(yīng)乘客感受的不舒適函數(shù)，以此反應(yīng)車內(nèi)擁擠程度，并認(rèn)為乘客在車內(nèi)的擁擠成本為車內(nèi)人數(shù)和時間的單調(diào)增函數(shù)，以此衡量乘客擁擠成本；Kraus和Yoshida用排隊(duì)等待時間反應(yīng)延誤成本，并建立了基于排隊(duì)時間的經(jīng)濟(jì)學(xué)模型；高自友等研究了車站排隊(duì)的擁擠現(xiàn)象，采用擬動態(tài)方法構(gòu)造了擁擠條件下的均衡配流模型，在擁擠條件下也能實(shí)現(xiàn)流量分配；四兵峰、何學(xué)勝、謝偉勝等研究了靜態(tài)條件下的城市公交網(wǎng)絡(luò)上的乘客均衡問題，建立了公交網(wǎng)絡(luò)化條件下的均衡配流模型，田瓊等研究了常規(guī)公交網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的乘客出行行為，提出基于乘客出行動態(tài)的均衡模型，并根據(jù)乘客的異質(zhì)性，建立了高峰期條件下的均衡模型；張玉潔等討論了擁擠敏感度不同的乘客類型，將時間延誤成本與車內(nèi)擁擠成本也考慮在內(nèi)，建立了基于乘客異質(zhì)性的均衡模型。但均衡配流模型在BRT領(lǐng)域內(nèi)研究甚少，安健通過智能建模方法研究了信息化條件下乘客的認(rèn)知方式與出行行為，建立了仿真模型；鄭曉峰等提出了基于BRT站臺乘車誘導(dǎo)的公交車輛載客均衡模型，通過均衡配流達(dá)到BRT線路的載客率總均衡，但并未將乘客效益考慮在內(nèi)，通過遍歷法求解模型，在數(shù)據(jù)量較小的情況下有一定適用性，但在大數(shù)據(jù)條件下缺乏足夠的求解效率。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，提供一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法，實(shí)現(xiàn)BRT系統(tǒng)更為人性化、智能化的乘客出行方案推薦，保證BRT系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法，包括以下步驟：S1、選取研究對象及研究范圍，采集相關(guān)基礎(chǔ)信息；S2、根據(jù)相關(guān)基礎(chǔ)信息，分析乘客需求特性：提出滿足乘客OD需求的乘客分類概念，劃分不同類型乘客的特性，包括可分配乘客與不可分配乘客；S3、通過分析不同類型乘客的特性，計(jì)算不同類型乘客的人數(shù)，確定分配原則；S4、根據(jù)分配原則，計(jì)算相關(guān)乘客成本，包括乘客乘車成本、延誤等待時間成本以及總擁擠成本；S5、根據(jù)相關(guān)乘客成本確定目標(biāo)函數(shù)，且根據(jù)目標(biāo)函數(shù)確定均衡配流模型的約束條件；S6、對均衡配流模型進(jìn)行求解，整理求解的結(jié)果，得到合理的客流分配方案。進(jìn)一步地，所述步驟S1中的相關(guān)基礎(chǔ)信息，包括BRT系統(tǒng)固有信息、各線路基礎(chǔ)信息及乘客出行信息，其中所述BRT系統(tǒng)固有信息，包括道內(nèi)站點(diǎn)名稱、站點(diǎn)數(shù)量及站點(diǎn)?？抗痪€路編號；所述各線路基礎(chǔ)信息，包括編號、座位數(shù)、設(shè)計(jì)容量、最大物理容量、平均每站運(yùn)營時間以及平均延誤等待時間，還包括?？磕繕?biāo)站點(diǎn)的公交線路的可容納人數(shù)、下車人數(shù)、駛離人數(shù)；所述乘客出行信息包括乘客的出行OD需求。進(jìn)一步地，所述步驟S2中的分析乘客需求特性，其具體步驟為：S21、分析BRT快速通道上，乘客搭乘計(jì)劃的可替代性，若乘車OD區(qū)間在通道內(nèi)，則有多條線路可以選擇搭乘，其計(jì)劃搭乘的線路可被替代；若乘車OD區(qū)間在通道外，則可選擇的搭乘線路唯一；S22、將乘車OD區(qū)間在通道內(nèi)，有多條線路可以搭乘的乘客視為可分配乘客；而乘車OD區(qū)間在通道外，搭乘線路唯一的乘客視為不可分配乘客。進(jìn)一步地，所述步驟S3中的分配原則具體為：S31、確定在站乘客總?cè)藬?shù)：Qj=qj+ΣjΣi=nmoij,∀i∈L]]>其中，Qj表示第j站的在站乘客總?cè)藬?shù)；qj表示第j站的可分配乘客總?cè)藬?shù)；oij表示第j站計(jì)劃搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)；L表示表示到站的線路車輛集合；S32、根據(jù)不同類型的乘客特性，優(yōu)先考慮不可分配乘客的乘車需求,用以最大限度減少總的乘客延誤成本；S33、考慮車輛最大容量和車輛載客情況，確定第j站的第i條線路車輛可容納人數(shù)eij：eij=cim+dij-Pik]]>其中，dij表示第j站的第i條線路的下車人數(shù)；Pik表示第k站的第i條線路的駛離乘客人數(shù)，且第k站為第j站的上一站點(diǎn)；S34、比較第j站的第i條線路的車輛可容納人數(shù)和第j站計(jì)劃搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)的大??；確定第j站實(shí)際搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)以及第j站的第i條線路的不可分配乘客的延誤人數(shù)oijp=oij,ifoij≤eijeij,ifoij>eij]]>oijd=0,ifoij≤eijoij-eij,ifoij>eij.]]>進(jìn)一步地，所述步驟S4中，所述乘客乘車時間成本TC1的計(jì)算方法具體為：TC1=ΣjΣi=nmtip(xij+oijp),∀i∈L]]>式中，xij表示第j站中第i條線路的可分配乘客的上車人數(shù)；表示第i條線路車輛的平均每站運(yùn)營時間；將可分配乘客的延誤時間視為所選擇線路的平均延誤時間，而不可分配乘客的延誤時間為固定線路的延誤時間，因此，確定所述延誤等待時間成本TC2的計(jì)算方法具體為：TC2=tD[qj-ΣjΣi=nmxij]+ΣjΣi=nmtidoijd,∀i∈L]]>式中，tD表示可分配乘客的平均延誤等待時間；表示第i條線路的延誤等待時間；所述總擁擠成本TC3的算方法具體為：TC3=Σi=nmGi[Pij]]]>其中，擁擠成本函數(shù)Gi[P(ij)]表達(dá)式如下：Gi[Pij]=0,ifPij≤cisα(Pij-cis)γ1,ifcid<Pij≤cisα(cid-cis)γ1+β(Pij-cim)γ2ifcis<Pij≤cim]]>式中，Pij表示第j站的第i條線路的駛離乘客人數(shù)，計(jì)算如下：Pij=Pik+xij+oijp-dij;]]>表示第i條線路車輛的座位數(shù)；表示第i條線路車輛的設(shè)計(jì)容量；表示第i條線路車輛的最大物理容量；α、β、γ1、γ2分別表示不同條件下的擁擠成本系數(shù)。進(jìn)一步地，所述步驟S5確定目標(biāo)函數(shù)具體為：根據(jù)乘客乘車成本、延誤等待時間成本、總擁擠成本以及各類成本的價(jià)值權(quán)重，確定目標(biāo)函數(shù)：minTC＝λ1TC1+λ2TC2+λ3TC3式中λ1、λ2、λ3對應(yīng)為各個成本的價(jià)值權(quán)重。進(jìn)一步地，所述價(jià)值權(quán)重，其值由調(diào)研決定，在調(diào)研中，采用由專家打分的配對比較法以及由乘客打分的常和尺度法，兩種方法相結(jié)合來確定各個價(jià)值權(quán)重，或者由公交指引APP中收集的乘客意愿而綜合決定價(jià)值權(quán)重。進(jìn)一步地，所述步驟S5中確定均衡配流模型的約束條件如下：①決策變量xij的取值范圍受車輛容量與優(yōu)先分配上車的不可分配乘客人數(shù)限制，且限定為整數(shù)集：0≤xij≤eij-oijp,∀xij∈Z;]]>②各類型乘客的總上車人數(shù)應(yīng)小于等于在站總?cè)藬?shù)，且同時保證在站乘客總效益最優(yōu)，允許延誤人數(shù)的存在：0<ΣjΣi=nmxij+ΣjΣi=nmoijp≤Qj;]]>③各條線路的載客率等于該條線路的駛離乘客人數(shù)與車輛最大物流容量之比：且0＜pij≤1。進(jìn)一步地，所述步驟S6中的對均衡配流模型進(jìn)行求解，采用改進(jìn)的遺傳算法對均衡配流模型進(jìn)行求解，包括如下步驟：S61、染色體編碼：采用實(shí)數(shù)編碼法，將個體的每個基因位用給定范圍內(nèi)的浮點(diǎn)表示，該范圍取決于決策變量到的取值范圍，個體的編碼長度取決于決策量的個數(shù)；其中，編碼的范圍即為xij的取值范圍；S62、設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)：遺傳算法通過適應(yīng)度函數(shù)區(qū)分個體的好壞，將乘客總成本的倒數(shù)作為個體的適應(yīng)度值，即乘客成本越小的個體，適應(yīng)度越大，個體越優(yōu)；設(shè)個體k的適應(yīng)度函數(shù)為Fk[TC(xij)]，則有：Fk[TC(xij)]=1TC(xij)]]>S63、選擇操作：從舊種群中以一定概率選擇優(yōu)秀個體組成新種群，對均衡配流模型采用輪盤賭法，即比例選擇法，個體被選中的概率與適應(yīng)度值成正比，適應(yīng)度越大的個體，被選中的概率越大；則對個體i被選中的概率pk有：pk=Fk[TC(xij)]Σl=1zFl[TC(xij)];]]>S64、交叉和變異操作：為了遺傳具有上一代的優(yōu)秀特征的個體并保持種群的多樣性而采取的操作；通過調(diào)用MATLAB內(nèi)置的遺傳算子實(shí)現(xiàn)交叉和變異操作；S65、判斷是否滿足終止條件：當(dāng)進(jìn)化代數(shù)滿足設(shè)定值，或算法在連續(xù)進(jìn)化一定代數(shù)后，解的適應(yīng)度沒有明顯改進(jìn)時，即輸出優(yōu)化結(jié)果。。采用上述技術(shù)方案后，本發(fā)明至少具有如下有益效果：通過充分考慮BRT通道內(nèi)不同類型乘客的客流特性和出行選擇，科學(xué)確定乘車時間成本、延誤等待成本和總擁擠成本在乘客出行選擇中的選擇偏好，將選擇偏好通過優(yōu)化模型予以體現(xiàn)，尋求乘客總成本最小的出行選擇，有助于替代現(xiàn)有乘車指引中單一的選擇方案，可實(shí)現(xiàn)更為人性化、智能化的搭乘方案推薦，提高乘客出行滿意度和BRT系統(tǒng)的吸引力。附圖說明圖1為本發(fā)明一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法的流程圖；圖2為本發(fā)明一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法的所述案例的線路示意圖；圖3為本發(fā)明一種基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法的實(shí)施例的遺傳進(jìn)化圖。具體實(shí)施方式需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互結(jié)合，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本申請作進(jìn)一步詳細(xì)說明。本發(fā)明所述的基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法，從分析乘客需求特性出發(fā)，考慮影響乘客出行效益的乘客時間成本、延誤等待成本和擁擠成本，以乘客出行總效益最大化為目標(biāo)，確立優(yōu)化模型。如圖1所示，本實(shí)施例所述的基于均衡配流模型的BRT乘客出行效益優(yōu)化方法，包括以下步驟：1)選定研究對象、研究范圍，采集相關(guān)基礎(chǔ)資料，包括BRT系統(tǒng)固有信息、各線路基礎(chǔ)信息、乘客出行信息，其中，所述BRT系統(tǒng)固有信息指道內(nèi)站點(diǎn)名稱、站點(diǎn)數(shù)量、站點(diǎn)停靠公交線路編號；所述各線路基礎(chǔ)信息包括編號、座位數(shù)、設(shè)計(jì)容量，最大物理容量、平均每站運(yùn)營時間、平均延誤等待時間以及?？磕繕?biāo)站點(diǎn)的公交線路的可容納人數(shù)、下車人數(shù)、駛離人數(shù)；所述乘客出行信息指的是乘客的出行OD需求；2)分析乘客需求特性：提出滿足乘客OD需求的乘客分類概念，劃分可分配客流與不可分配客流，分析在站乘客客流特性；3)確定分配原則：考慮不同類型乘客的特性，確定分配原則；4)在約束條件下尋優(yōu)：考慮乘客乘車時間成本、延誤時間成本、擁擠成本以及相關(guān)約束條件，確定目標(biāo)函數(shù)，并設(shè)計(jì)相應(yīng)的尋優(yōu)算法，輸出最優(yōu)方案。在步驟2)中，分析乘客需求特性的主要步驟有：2.1)分析BRT快速通道上，乘客搭乘計(jì)劃的可替代性，若乘車區(qū)間在通道內(nèi)，則有多條線路可以選擇搭乘，其計(jì)劃搭乘的線路可被替代，反之則可選擇的搭乘線路唯一；2.2)根據(jù)乘客客流特征，判斷乘客類別，將乘車OD區(qū)間在通道內(nèi)，有多條線路可以搭乘的乘客視為可分配乘客，而乘車OD區(qū)間在通道外，搭乘線路唯一的乘客視為不可分配乘客；2.3)確定在站乘客總?cè)藬?shù)：Qj=qj+ΣjΣi=nmoij,∀i∈L]]>Qj：第j站的在站乘客總?cè)藬?shù)；qj：第j站的可分配乘客總?cè)藬?shù)；oij：第j站計(jì)劃搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)；L：表示到站的線路車輛集合。在步驟3)中，確定分配原則的主要步驟有：3.1)根據(jù)步驟2)確定的不同類型的乘客特性，得出優(yōu)先考慮不可分配乘客的乘車需求，以最大限度減少總的乘客延誤成本；3.2)考慮車輛最大容量和車輛載客情況，確定第j站的第i條線路車輛可容納人數(shù)：eij=cim+dij-Pik]]>dij：第j站的第i條線路的下車人數(shù)；Pik：第k站的第i條線路的駛離乘客人數(shù)，其中第k站為第j站的上一站點(diǎn)；3.3)比較第j站的第i條線路車輛可容納人數(shù)和第j站計(jì)劃搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)的大?。淮_定第j站實(shí)際搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)以及第j站的第i條線路的不可分配乘客的延誤人數(shù)：oijp=oij,ifoij≤eijeij,ifoij>eij]]>oijd=0,ifoij≤eijoij-eij,ifoij>eij]]>第j站實(shí)際搭乘第i條線路的不可分配乘客人數(shù)；第j站第i條線路的不可分配乘客的延誤人數(shù)。在步驟4)中，在約束條件下尋優(yōu)的主要步驟有：4.1)利用步驟1)收集的平均每站運(yùn)營時間，確定乘客乘車時間成本TC1：TC1=ΣjΣi=nmtip(xij+oijp),∀i∈L]]>xij：第j站中第i條線路的可分配乘客的上車人數(shù)；第i條線路車輛的平均每站運(yùn)營時間(單位：min)；第j站中第i條線路的不可分配乘客的上車人數(shù)；4.2)根據(jù)步驟2)和步驟3)的分析結(jié)果，確定將可分配乘客的延誤時間視為所選擇線路的平均延誤時間，而不可分配乘客的延誤時間為固定線路的延誤時間，因此確定延誤等待時間成本為：TC2=tD[qj-ΣjΣi=nmxij]+ΣjΣi=nmtidoijd,∀i∈L]]>tD：可分配乘客的平均延誤等待時間(單位：min)；第i條線路的延誤等待時間(單位：min)；第j站的未搭乘第i條線路的不可分配人數(shù)。4.3)考慮車上乘客人數(shù)，確定總擁擠成本：TC3=Σi=nmGi[Pij]]]>其中擁擠成本函數(shù)Gi[P(ij)]表達(dá)式如下：Gi[Pij]=0,ifPij≤cisα(Pij-cis)γ1,ifcid<Pij≤cisα(cid-cis)γ1+β(Pij-cim)γ2ifcis<Pij≤cim]]>式中：Pij：表示第j站的第i條線路的駛離乘客人數(shù)Pij=Pik+xij+oijp-dij;]]>第i條線路車輛的座位數(shù)；第i條線路車輛的設(shè)計(jì)容量；第i條線路車輛的最大物理容量；α和β、γ1、γ2分別表示不同條件下的擁擠成本系數(shù)。4.4)綜合考慮乘客乘車成本、延誤等待時間成本、總擁擠成本以及各類成本的價(jià)值權(quán)重，確定目標(biāo)函數(shù)：minTC＝λ1TC1+λ2TC2+λ3TC3式中λ1(元/min)、λ2(元/min)、λ3(元)為各個成本的價(jià)值權(quán)重，其值可由調(diào)研決定，調(diào)研中將采用由專家打分的配對比較法和由乘客打分的常和尺度法相結(jié)合來確定各個價(jià)值權(quán)重，也可在由公交指引APP中收集的乘客意愿而綜合決定。4.5)根據(jù)既定目標(biāo)函數(shù)以及實(shí)際情況，確定模型的約束條件如下：①決策變量xij的取值范圍受車輛容量與優(yōu)先分配上車的不可分配乘客人數(shù)限制，且限定為整數(shù)集；0≤xij≤eij-oijp,∀xij∈Z]]>②各類型乘客的總上車人數(shù)應(yīng)小于等于在站總?cè)藬?shù)，同時為保證在站乘客總效益最優(yōu)，允許延誤人數(shù)的存在；0<ΣjΣi=nmxij+ΣjΣi=nmoijp≤Qj]]>③各條線路的載客率等于該條線路的駛離乘客人數(shù)與車輛最大物流容量之比。且0＜pij≤14.6)采用改進(jìn)的遺傳算法對模型進(jìn)行求解，主要步驟如下：①染色體編碼本文采用實(shí)數(shù)編碼法，實(shí)數(shù)編碼將個體的每個基因位用給定范圍內(nèi)的浮點(diǎn)表示，該范圍取決于決策變量到的取值范圍，個體的編碼長度取決于決策量的個數(shù)。本文編碼范圍即為xij的取值范圍。②設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)遺傳算法通過適應(yīng)度函數(shù)區(qū)分個體的好壞，本文模型是求解目標(biāo)是乘客總成本最小，將乘客總成本的倒數(shù)作為個體的適應(yīng)度值，即乘客成本越小的個體，適應(yīng)度越大，個體越優(yōu)。設(shè)個體k的適應(yīng)度函數(shù)為Fk[TC(xij)]，則有：Fk[TC(xij)]=1TC(xij)]]>③選擇操作選擇是從舊種群中以一定概率選擇優(yōu)秀個體組成新種群，本文采用輪盤賭法，即比例選擇法，個體被選中的概率與適應(yīng)度值成正比，適應(yīng)度越大的個體，被選中的概率越大。則對個體i被選中的概率pk有：pk=Fk[TC(xij)]Σl=1zFl[TC(xij)]]]>④交叉變異操作交叉和變異操作是為了遺傳具有上一代的優(yōu)秀特征的個體并保持種群的多樣性而采取的操作，本文通過調(diào)用MATLAB內(nèi)置的遺傳算子實(shí)現(xiàn)交叉和變異操作。⑥判斷是否滿足終止條件當(dāng)進(jìn)化代數(shù)滿足設(shè)定值，或算法在連續(xù)進(jìn)化一定代數(shù)后，解的適應(yīng)度沒有明顯改進(jìn)時，即輸出優(yōu)化結(jié)果。4.6)整理輸出的結(jié)果，制定合理的客流分配方案。案例分析如圖2所述，設(shè)在一條BRT快速通道內(nèi)，設(shè)置有Z0，Z1，Z2，Z3共四個通道內(nèi)站點(diǎn)，在BRT通道外有Z4，Z5，Z6，Z7，Z8五個通道內(nèi)站點(diǎn)，以Z0作為本次優(yōu)化的目標(biāo)站點(diǎn)；設(shè)有線路B1，B2，B3，B4，B5經(jīng)過該BRT快速通道，其中僅有B1唯一經(jīng)過通道外站點(diǎn)Z4，B2唯一經(jīng)過通道外站點(diǎn)Z5，B3唯一經(jīng)過通道外站點(diǎn)Z6，B4唯一經(jīng)過通道外站點(diǎn)Z7，B5唯一經(jīng)過通道外站點(diǎn)Z7。各條線路車輛的車輛參數(shù)如下表：表1線路車輛參數(shù)假設(shè)已知在Z0站點(diǎn)的乘客總?cè)藬?shù)為130人，乘客OD需求如下表所示：表2乘客OD需求表假設(shè)在本次優(yōu)化過程中，到達(dá)Z0站點(diǎn)的線路車輛為B1，B2，B3，B4，B5，各條線路車輛的載客情況如下表：表3各線路車輛載客情況在實(shí)際問題中，經(jīng)過對廣州市BRT站臺乘客的走訪調(diào)查，大約有76位乘客運(yùn)用5級評價(jià)體系分別對乘車時間成本、延誤等待時間成本、總擁擠成本的價(jià)值權(quán)重進(jìn)行了打分，其中求得各權(quán)重平均值分別為2.89、2.02和3.87，為便于進(jìn)一步驗(yàn)證模型，按比例設(shè)置價(jià)值權(quán)重為λ1＝1.5，λ2＝1，λ3＝2。此外，通過對乘客的OD出行特性分析，得出本案例中可分配乘客人數(shù)qj＝80，不可分配人數(shù)oij分別為10、10、15、10、5。查閱相關(guān)文獻(xiàn)，取擁擠系數(shù)α＝0.5，β＝1，γ1＝1，γ2＝1；種群規(guī)模為200，交叉概率、變異概率分別取0.8、0.01。借助MatLab軟件進(jìn)行編程求解，遺傳進(jìn)化圖如圖3所示，結(jié)果顯示，最優(yōu)值收斂于917.75元，實(shí)際總上車人數(shù)為128，其中對應(yīng)最優(yōu)的各條線路分配人數(shù)為18，17，12，9，22，各條線路的上車人數(shù)為28，27，27，19，27，延誤人數(shù)為2人，具體如下表所示：表4各站的輸出數(shù)據(jù)盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以理解的是，在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下可以對這些實(shí)施例進(jìn)行多種等效的變化、修改、替換和變型，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求及其等同范圍限定。當(dāng)前第1頁1 2 3